基于灰色关联的人力资源素质测评研究
1 概述
随着我国用电量的持续增加，能源结构的优化配置，电力企业市场竞争环境的加剧，合理有效的人力资源管理显得至关重要，其中，完善合理的人力资源素质测评是人力资源管理的前提。
素质测评体系强调在心里学、管理学和计算机技术等多方面理论体系相结合的基础上，采用合理的度量和评价方法对应聘者的专业知识、技术能力、发展潜力等多项素质指标进行评定，寻找适合企业发展需要的员工，以满足企业人才发展规划，实现人力资源的优化配置。本文在相关文献基础上，通过探讨影响电力企业员工素质的关键指标体系，结合AHP―灰色关联分析方法建立人力资源素质测评模型，以选择适合企业发展的员工。
2 人力资源素质测评模型的建立
2.1 指标体系的构建
人力资源素质测评的出发点应该为其任职岗位，不同岗位的影响要求是千差万别的，对于重要岗位必须进行测评，现阶段一般将电力企业的人员构成分为一般技术岗、技术岗位和管理岗位三种，由于篇幅所限，本文只论述管理人员的能力素质测评指标体系的构建。
管理人员不仅要具备沟通能力、指导能力、责任感等基本素质，还需具备相关领域的技术知识、工作的积极主动性等，因此，根据相关文献资料及实际情况，设定如下指标，但不限于以下指标的建立。
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2.2 模型的建立
2.2.1 指标权重的确定
层次分析法（AHP）是一种层次权重决策分析法，由美国匹兹堡大学教授萨蒂在70年代初提出的，其最大的特点就是即使是目标复杂并且资料不足时，仍能使用定性和定量相结合的方法进行深入分析。具体步骤如下[2]：
①建立由下而上的层次递接结构。
②采用1～9标度法对指标的重要性进行两两比较，建立判断矩阵P=（aij）m×n。
③归一化判断矩阵，得到权重向量：
■=■ i=1，2，…，n
其中，W■=■b■，bij=■
④进行一致性检验。当矩阵满足CR<0.1时，则认为判断矩阵满足一致性的检验，其中，C.I.=■，C.R.=■。
⑤得到权重向量为W=（w1，w2，…，wn）
2.2.2 素质测评模型构建
灰色关联分析由我国著名学者邓聚龙教授提出，其最大的特点就是体现各个评价样本与理想序列之间的关联度，在此基础上进行综合评价，已经应用到政治经济文化各个领域，取得了令人瞩目的成绩。将其应用于人力资源素质测评的具体过程如下[3，4]：
①设某个岗位有m名候选者，单位考察的评价指标为n个，构成m×n的决策矩阵。
②构造每个指标的理想序列：x0={x01，x02，…，x0n}，同时，于原决策矩阵构成新的（m+1）×n阶矩阵。
③无量纲化后构成新的规范化矩阵Y={yij}（m+1）×n，其中，yij=xij/■。
④计算评价序列与理想序列之间的关联系数：
ε■=■
其中，ρ为分辨系数，ρ∈[0，1]，一般取值为ρ=0.5。
⑤根据求得的权重得到某测评人员素质测评综合得分：Di=■ε■kw■。
为了更好的比较出各个应聘者的优点及不足，明确应聘者A优于B的地方，本文首先计算最底层指标的关联度，然后，结合已求得的权重进行加权得到上一层指标的关联度，最后根据步骤⑤得到最终应聘者素质测评的综合得分，该方法可以有效的选择最适合企业发展的员工。
3 算例分析
为了说明本文使用的测评方法，假设某职位需要应聘一位管理者，有A、B、C三位候选者。本文采用专家打分法根据实际情况对应聘者的测评数据进行打分，见表2，由于人力资源部门均希望员工可以达到最佳标准，因此，本文给出的各个指标的测评标准均为10，即理想序列各分量为10。
①根据层次分析法求得的指标权重见表3。
②通过AHP―灰色关联相结合求得二级关联系数、一级关联系数分别见表4和表5。
综合各方面素质我们应该选择应聘者B，其一级关联系数均优于A和C，但是其C12、C21、C41均略差于C，同时C42略差于A，如果企业更加注重沟通及指导能力也可选择C。因此，通过本文使用的方法不仅可以有效选择应聘者，而且可以明确的清楚该应聘者优于其余人的地方，以便做出更好的选择。
4 结论
人力资源管理是为了满足企业的发展战略目标，调动员工生产的积极性和创造性，最大限度的发挥员工的潜能，对人力资源进行有效的管理和控制，通过招聘、培训、考核和激烈等一系列过程，对人力资源进行优化配置，以创造企业价值和社会价值。通过实例证明本文提出的AHP―灰色关联分析法更加适合企业对于人才的选用。
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